No cabe duda de que el Big Data y el Cloud Computing son dos tecnologías que han revolucionado la humanidad en las últimas décadas. No por los propios datos en sí, sino por la información que podemos extraer de estos. El Data Profiling es una de las técnicas más utilizadas a la hora de mejorar la calidad de estos datos, y, por lo tanto, de la información que una vez extraída, da lugar a una mejora en la toma de decisiones.
La elaboración de perfiles de datos es más accesible que nunca gracias a la computación en la nube, algo que ha permitido a pequeñas y medianas empresas aprovechar todo el potencial de los datos. En este artículo vamos a comprender qué es el data profiling y para qué sirve, qué técnicas y buenas prácticas se utilizan y cómo la nube permite aumentar la eficiencia de este proceso.
¿Qué es el Data Profiling?
El Data Profiling o perfilado de datos es una técnica Big Data que permite examinar, analizar y limpiar las fuentes de datos con el objetivo de aumentar su calidad. Esto permite verificar la precisión y validez de los datos y obtener información de mayor valor para las empresas, las cuales pueden tomar decisiones estratégicas más acertadas y acotadas a la realidad.
Esta técnica se nutre de distintas fuentes de datos para elaborar perfiles reconocibles y normalizados. A partir de ellos es posible detectar rápidamente problemas de calidad de datos, redundancias o anomalías, tal y como podrían ser los valores nulos, duplicados o formatos incorrectos.
Tras el proceso de Data Profiling, los datos están preparados para ser procesados y analizados, sin temor que la información obtenida sea poco precisa. Asimismo, el perfilado de datos también permite detectar patrones para descubrir relaciones entre datos, que pueden ser útiles para establecer tendencias y mejorar la toma de decisiones.
¿Para qué sirve el Data Profiling?
En la actualidad existen un gran número de casos de uso donde el Data Profiling resulta fundamental a la hora de procesar los datos. Desde marketing digital y segmentación de público objetivo o análisis de desempeño, hasta prevención de fraudes o análisis de código de desarrollo dinámico. Allí donde hay datos, es posible realizar un perfilado para aumentar su calidad, ya que este proceso ofrece un gran número de ventajas.
- Fuente de información fiable: disponer de datos de calidad es una tarea complicada por la gran cantidad de canales de datos. Gracias al Data Profiling es posible crear una fuente de información fiable capaz de aportar datos de alta calidad de manera constante.
- Mejora los procesos de negocios: el perfilado de datos permite identificar patrones que ofrezcan más información de cara a seguir mejorando los procesos de las distintas áreas de la empresa.
- Toma de decisiones predictiva: aumentar la calidad de los datos también nos va a permitir aumentar la eficiencia de procesos de machine learning o IA que tengan como objetivo predecir movimientos futuros.
- Migración de datos: es también una buena forma de limpiar los datos antes de realizar una migración y así mitigar los riesgos de estas, sobre todo cuando pasamos datos desde sistemas locales hacia la nube.
Técnicas de Data Profiling
Las aplicaciones de data profiling en la nube permiten analizar grandes almacenes de datos con el objetivo de comprender mejor su contenido. Aunque existen muchas formas de hacerlo, existen 3 técnicas que son básicas:
- Análisis de estructuras: se utilizan herramientas estadísticas con el objetivo de comprobar si la coherencia y consistencia de la estructura de datos es correcta.
- Análisis del contenido: por otro lado, es importante emplear herramientas que permitan comprobar el contenido de los datos para integrarlos y normalizarlos con el resto de los datos existentes.
- Análisis de relaciones: también es importante analizar los datos de forma que sea posible descubrir cómo se relacionan los distintos conjuntos de datos.
Buenas prácticas de Data Profiling
- Valores nulos: la búsqueda de valores nulos y formatos desconocidos es muy importante para evitar fallos en procedimientos posteriores.
- Factores clave: es necesario definir qué tipo de valores son importantes y cuál de ellos son claves para nuestro proyecto.
- Formatos de fechas y números: es necesario estandarizar el formato de fechas y números, ya que trabajar con diferentes formatos puede conllevar a errores.
- Extensión: otra buena práctica de Data Profiling es la que se enfoca en definir la extensión de cada uno de los campos de datos, sobre todo las cadenas de texto.
- Patrones: también podemos utilizar herramientas que nos permitan detectar patrones para automatizar y simplificar el trabajo de perfilado de datos.
- Integridad: debemos asegurar la integridad de los datos y que estos no se modifiquen ni se pierdan durante su tratamiento.
Cloud Computing + Data Profiling: una apuesta ganadora
Desde hace algunos años, el modelo de computación en la nube se ha impuesto frente a las infraestructuras informáticas tradicionales. Esto ha sucedido en gran parte por la dificultad que estas últimas tienen a la hora de adaptarse al ritmo de cambio acelerado que caracteriza a la recopilación de datos actual.
Un gran porcentaje de las empresas utilizan almacenes de datos en la nube donde se guardan la información que proviene desde distintas fuentes, tanto internas como externa. Estos datos en bruto son sometidos a procesos de Data Profiling que permiten crear perfiles, analizar su calidad y enriquecer los datos para su posterior análisis. Todo ello sin movernos de la nube.
Muy atrás está quedando la rigidez y alto coste de los almacenes y herramientas de datos locales. La escalabilidad, flexibilidad, seguridad o pago por uso que ofrecen los principales proveedores de la nube pública permite que incluso pequeñas empresas puedan sacar el máximo partido a sus datos y seguir innovando, haciendo uso de potentes herramientas de Business Intelligence, Inteligencia Artificial, DevOps, etc.
AWS, Microsoft Azure o Google Cloud ofrecen un ecosistema de herramientas de datos que permiten crear soluciones de Data Profiling que se ajustan a las necesidades de cada usuario. Además de las principales herramientas, también ofrecen un sistema de informes que permiten seguir aumentando el proceso constantemente.
Tanto si estás empezando en el mundo del Data Profiling como si estás buscando perfeccionar tú estrategias de gestión de datos en la nube, es probable que necesites un partner tecnológico experto que te ayude a trazar el camino correcto. En Ausum Cloud nos encantaría acompañarte durante este camino y que, juntos, podamos llevar tu organización al siguiente nivel. ¿Hablamos?
